Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX

• Autor(a) principal: Moura, Fernando Alves de
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-15122011-180812/
• topic: Consumo de energia elétrica; Econometria; Econometrics; Electric energy; Electric energy consumption - Forecasting; Energia elétrica; Forecasting (time series analysis); Previsão (Análise de séries temporais)

A previsão do consumo de energia elétrica do Brasil é muito importante para os órgãos reguladores do setor. Uma série de metodologias têm sido utilizadas para a projeção desse consumo. Destacam-se os modelos de regressão com dados em painel, modelos de cointegração e defasagem distribuída, modelos estruturais de séries temporais e modelos de Box & Jenkins de séries temporais, dentre outros. Neste trabalho estimar-se um modelo de previsão do consumo comercial, industrial e residencial de energia brasileiro por meio de modelos SARMAX. Nesses modelos o consumo de energia pode ser estimado por meio de uma regressão linear múltipla considerando diversas variáveis macroeconômicas como variáveis explicativas. Os resíduos desse modelo são explicados por meio de um modelo de Box & Jenkins. Neste estudo realiza-se uma pesquisa bibliográfica sobre fatores que influenciam no consumo de energia elétrica e levantam-se variáveis proxies para prever este consumo no Brasil. Utiliza-se uma base de dados mensal no período entre Janeiro de 2003 e Setembro de 2010 para construção de cada um dos três modelos de previsão citados. Utilizase uma amostra de validação de Outubro de 2010 até Fevereiro de 2011. Realiza-se a avaliação dos modelos estimados em termos de adequação às premissas teóricas e ao desempenho nas medidas de acurácia MAPE, RMSE e coeficiente de determinação ajustado. Os modelos estimados para o consumo de energia elétrica dos setores comercial, industrial e residencial obtêm um MAPE de 2,05%, 1,09% e 1,27%; um RMSE de 144,13, 185,54 e 158,40; e um coeficiente de determinação ajustado de 95,91%, 93,98% e 96,03% respectivamente. Todos os modelos estimados atendem os pressupostos de normalidade, ausência de autocorrelação serial e ausência de heterocedasticidade condicionada dos resíduos. Os resultados confirmaram a viabilidade da utilização das variáveis macroeconômicas testadas para estimar o consumo de energia elétrica por setores e a viabilidade da metodologia para a previsão destas séries na amostra de dados selecionada.